import scrapy
from ..items import QkDd095Item


class DangSpider(scrapy.Spider):
    name = "dang"
    # 多页下载时 allowed_domains的范围需要注意  一般情况下只写域名
    allowed_domains = ["category.dangdang.com"]
    start_urls = ["https://category.dangdang.com/cp01.01.02.00.00.00.html"]

    base_url = 'https://category.dangdang.com/pg'
    page = 1

    def parse(self, response):
        # print("欢迎来到当当网")
        # pipelines 下载数据的
        # items 定义数据结构的文件
        # src = //ul[@id="component_59"]/li//img/@src
        # alt = //ul[@id="component_59"]/li//img/@alt
        # price = //ul[@id="component_59"]/li/p[@class="price"]/span[1]/text()
        # 所以的seletor的对象  都可以在此调用xpath方法
        li_list = response.xpath('//ul[@id="component_59"]/li')
        for li in li_list:
            src = li.xpath('.//img/@data-original').extract_first()
            # 第一张的图片和其他图片的标签是不一样的
            # 第一张的图片的src可以使用  其他的图片地址是data-original
            if src:
                src = src
            else:
                src = li.xpath('.//img/@src').extract_first()
            name = li.xpath('.//img/@alt').extract_first()
            price = li.xpath('./p[@class="price"]/span[1]/text()').extract_first()
            # print(src, name, price)

            book = QkDd095Item(src=src, name=name, price=price)

            # 获取一个book就将book交给 管道pipelines
            yield book

#           每一页的爬取的业务逻辑全都是一样的  所以我们只需要将执行的页码的请求再次调用parse方法
            # 就可以了
            # https://category.dangdang.com/pg2-cp01.01.02.00.00.00.html
            # https://category.dangdang.com/pg3-cp01.01.02.00.00.00.html
            # https://category.dangdang.com/pg4-cp01.01.02.00.00.00.html

        if self.page < 10:
            self.page += 1

            url = self.base_url + str(self.page) + '-cp01.01.02.00.00.00.html'

            # 调用parse方法
            # scrapy.Request 就是scrapy的get请求
            # url 就是请求地址 callback 是要执行的函数 注意：不允许加小括号()
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)


